A DECENTRALIZED CHARGING STRATEGY FOR PLUG-IN-ELECTRIC VEHICLES IN PARKING LOTS | ||||
| Journal of Al-Azhar University Engineering Sector | ||||
| Article 10, Volume 16, Issue 58, January 2021, Page 34-48 PDF (548.1 K) | ||||
| Document Type: Original Article | ||||
| DOI: 10.21608/auej.2021.141772 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Authors | ||||
| Muhammad Said Ahmed Farag Yahia1; Walid A Omran2; Hossam E. A. Talaat3 | ||||
| 1Electric power and machine Department , Faculty of Engineering , Ain Shams University | ||||
| 2Department of Electrical Engineering, faculty of Engineering, Ain Shams University, Cairo, Egypt. | ||||
| 3Department of Electrical Engineering, faculty of Engineering, Future University in Egypt, Cairo, Egypt. | ||||
| Abstract | ||||
| Recently, the penetration level of plug-in electric vehicles (PEV) increased considerably in several countries. This increase has led to the construction of parking lots (PLs) to facilitate the charging of these vehicles. However, the uncontrolled charging of PEVs might result in several technical problems in the electric network. In this paper we propose a decentralized smart charging scheme which seeks to minimize the cost of charging of PEVs according to the optimal response of each electric vehicle to the day-ahead charging prices of the PL. Two alternative tariffs are explored; the real time pricing (RTP) and time of use pricing (TOU). The smart charging is compared with the uncontrolled charging using the IEEE 15-bus distribution system over a 24-hour period considering uncertainties of the driving behavior of PEVs. The problem is formulated as a mixed integer linear programming (MILP) optimization problem and is solved in MATLAB using the salp swarm algorithm (SSA) technique. The simulation results which compared with results from particle swarm optimization (PSO) technique show that, compared with uncontrolled charging, smart charging scheme can avoid asset overloading, and displace most charging to valley hours. في الآونة الأخيرة، زاد مستوى تغلغل المرکبات الکهربائية الموصولة بالکهرباء بشکل کبير في العديد من البلدان. وقد أدت هذه الزيادة إلى إنشاء ساحات الانتظار لتسهيل شحن هذه المرکبات. ومع ذلک، فإن الشحن غير المنضبط للمرکبات الکهربائية قد يؤدي إلى العديد من المشاکل الفنية في الشبکة الکهربائية. في هذا البحث، نقترح مخطط شحن ذکي لامرکزي يسعى إلى تقليل تکلفة شحن المرکبات الکهربائية حسب الاستجابة المثلى لکل سيارة کهربائية لأسعار الشحن في اليوم التالي. لذلک سوف يتم استکشاف تعريفين بديلين؛ أسعار الوقت الحقيقي وتسعير وقت الاستخدام. تتم مقارنة الشحن غير المنضبط بالشحن الذکي باستخدام نظام توزيع شبکة مکونة من 15 بارة لتمثل حالة الدراسة على مدار ٢٤ ساعة. ايضا يتم النظر في عدم اليقين فى سلوک القيادة للمرکبات الکهربائية. تمت صياغة المشکلة على أنها مشکلة تحسين البرمجة الخطية المختلطة وتم حلها عن طريق الماتلاب باستخدام تقنية خوارزمية سرب الهلاميات البرميليةالتي تمت مقارنتها بنتائج تقنية تحسين سرب الجسيمات. تظهر نتائج المحاکاة أنه مقارنة بالشحن غير المنضبط، يمکن أن تتجنب مخططات الشحن الذکية التحميل الزائد وتنقل معظم الشحن إلى ساعات انخفاض التحميل. | ||||
| Keywords | ||||
| Plug-in Electric Vehicles; Salp Swarm Algorithm; Particle Swarm Optimization; Smart Charging; Demand Side Management; Parking Lots المرکبات الکهربائية الموصلة بالکهرباء، خوارزمية سرب الهلاميات البرميلية، تقنية تحسين سرب الجسيمات ، الشحن الذکي ، إدارة | ||||
|
Statistics Article View: 245 PDF Download: 351 |
||||
